//给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。 
//
// 你可以对一个单词进行如下三种操作： 
//
// 
// 插入一个字符 
// 删除一个字符 
// 替换一个字符 
// 
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// 
//
// 示例 1： 
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// 
//输入：word1 = "horse", word2 = "ros"
//输出：3
//解释：
//horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
//rorse -> rose (删除 'r')
//rose -> ros (删除 'e')
// 
//
// 示例 2： 
//
// 
//输入：word1 = "intention", word2 = "execution"
//输出：5
//解释：
//intention -> inention (删除 't')
//inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
//enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
//exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
//exection -> execution (插入 'u')
// 
//
// 
//
// 提示： 
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// 
// 0 <= word1.length, word2.length <= 500 
// word1 和 word2 由小写英文字母组成 
// 
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package leetcode.editor.cn;

import java.util.Arrays;

class EditDistance {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new EditDistance().new Solution();
        solution.minDistance("horse", "sor");
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        public int minDistance(String word1, String word2) {
            // dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串word1，和以下标j-1为结尾的字符串word2，最近编辑距离为dp[i][j]。
            int[][] dp = new int[word1.length() + 1][word2.length() + 1];
            for (int i = 0; i <= word1.length(); i++) {
                dp[i][0] = i;   // 此时word2是空字符串，word1需要全部删除才能匹配
            }
            for (int j = 0; j <= word2.length(); j++) {
                dp[0][j] = j;   // 此时word1是空字符串，word2需要全部删除才能匹配
            }

            for (int i = 1; i <= word1.length(); i++) {
                for (int j = 1; j <= word2.length(); j++) {
                    if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) {
                        dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];    // 相同就不进行增删替换操作
                    } else {
                        // 删除：
                        //  删除word1的元素 dp[i - 1][j] + 1，删除word2的元素 dp[i][j - 1] + 1
                        // 新增:
                        //  新增和删除的操作次数一致，word1 = "ad" ，word2 = "a"，word1删除元素'd' 和 word2添加一个元素'd'，变成word1="a", word2="ad"， 最终的操作数是一样！
                        // 替换:
                        //  替换就是下标i-1和j-1前面位置的操作次数加上一，位置也就是i-2和j-2，对应dp[i - 1][j - 1] + 1
                        // 三个操作取最小的操作
                        dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 1] + 1, Math.min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1));
                    }
                }
            }

            return dp[word1.length()][word2.length()];
        }

        /*
        // dp 递归解法：https://labuladong.gitee.io/algo/3/26/75/

        int[][] memo;   // 备忘录

        public int minDistance(String word1, String word2) {
            int m = word1.length(), n = word2.length();
            memo = new int[m][n];
            for (int[] ints : memo) {
                Arrays.fill(ints, -1);
            }
            return dp(word1, m - 1, word2, n - 1);
        }

        private int dp(String s1, int i, String s2, int j) {
            if (i == -1) return j + 1;
            if (j == -1) return i + 1;

            if (memo[i][j] != -1) {
                return memo[i][j];
            }

            if (s1.charAt(i) == s2.charAt(j)) {
                memo[i][j] = dp(s1, i - 1, s2, j - 1);
            } else {
                memo[i][j] = Math.min(
                        // 添加
                        dp(s1, i, s2, j - 1) + 1,
                        Math.min(dp(s1, i - 1, s2, j) + 1, dp(s1, i - 1, s2, j - 1) + 1)
                );
            }

            return memo[i][j];
        }*/
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
